Pesquisa Explicativa Robusta — Inferência Causal Resistente a Outliers

A pesquisa explicativa robusta combina o objetivo explicativo de identificar por que e como as variáveis influenciam causalmente umas às outras com métodos estatísticos robustos que permanecem válidos quando os dados violam suposições clássicas — particularmente normalidade, homocedasticidade e ausência de outliers influentes. Em vez de descartar outliers ou forçar os dados a se conformarem às suposições de mínimos quadrados ordinários, este design aplica estimadores e procedimentos inferenciais que reduzem o peso ou resistem à influência distorcadora de observações extremas, preservando o objetivo explicativo do estudo.